Chatten über ChatGPT, KI und Wasser

[QTalks Ep.14]

Die Dynamik rund um Künstliche Intelligenz (KI) war noch nie so groß wie heute, und die Einführung von ChatGPT hat alle Branchen dazu gebracht, darüber nachzudenken, wie die Zukunft der Arbeit wirklich aussieht. Die Frage ist, ob ChatGPT den Prozess des Wassermanagements erleichtern kann. Ist es nur ein produktivitätssteigerndes Werkzeug? Oder wird es den Wassersektor für immer verändern?

Unsere Podiumsdiskussion diskutierte, wie KI die Zukunft der Wasserwirtschaft verändert und Versorgungsunternehmen in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Risiken, die mit KI-gestütztem Wassermanagement verbunden sind, und vieles mehr, und beantwortete gemeinsam mit dem Umweltjournalisten und QTalks-Moderator Tom Freyberg diese Fragen:

• Saša Tomič, Digital Water Lead bei Burns & McDonnell
• Gigi Karmous-Edwards, Expertin für digitale Zwillinge im Wassersektor und Beraterin bei Karmous Edwards Consulting LLC
• Christos Makropoulos, Nationale Technische Universität Athen & KWR

Die vollständige Episode finden Sie unten.

Laufen wasserfokussierte digitale Start-ups Gefahr, durch KI-Sprachmodelle ersetzt zu werden?

Tom eröffnete die Diskussion mit einer Aussage vor dem Podium – “Wasserorientierte digitale Start-ups laufen Gefahr, aus dem Geschäft gedrängt zu werden, wenn sie nicht schnell lernen, wie sie offene KI in ihre Lösungen integrieren können” – und bat sie, näher darauf einzugehen, ob sie dieser Meinung zustimmen oder nicht.

Gigi antwortete zuerst und stimmte der Aussage zu. Sie sagte, dass jedes einzelne Unternehmen verstehen sollte, was große Sprachmodelle leisten können und wie sie und die zugehörigen Plug-ins genutzt werden können. Unter Bezugnahme auf die Antwortmaschine WolframAlpha, auf die große Sprachmodelle und andere Plug-ins zugreifen können, sagte Gigi, dass dies einige der Funktionen ersetzen könnte, die kleine Start-ups bereitgestellt haben.

Saša stimmte der Aussage ebenfalls zu und dehnte die Stimmung auf jede Rolle bei der Erstellung von Inhalten aus, einschließlich Text, Grafiken und Videos. Er sagte, dass ChatGPT und ähnliche Tools die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen, grundlegend verändern werden, indem sie den Wert der Produktivität erhöhen, und dass ChatGPT die Erstellung von Inhalten zwar nicht vollständig ersetzen wird, aber diejenigen, die es effizient nutzen, einen Vorteil gegenüber denen haben werden, die dies nicht tun.

Christos sagte dann, dass er der Aussage nicht widersprechen würde und dass der “Effizienzmultiplikator” und der Produktivitätseffekt das Interessanteste an KI-Tools sind. Er sagte, dass ein Prototyp mit Hilfe dieser Tools sehr schnell erreicht werden kann, indem sie verwendet werden, um Anforderungen aus der physischen Sprache zu erfassen und sie dann in Code umzuwandeln.

ChatGPT im Einsatz: Mit dem Tool einen leitenden Wasserbauberater nachahmen

Tom stellte dann einen Gastredner vor – ChatGPT selbst. Tom gab eine Eingabeaufforderung in die ChatGPT-Engine ein und bat sie, sich so zu verhalten, als wäre sie ein leitender Berater mit 20 Jahren Erfahrung im Wasserbau. Er fragte auch, wie der “Berater” das Potenzial von ChatGPT4 und der Integration von Plug-ins sieht, um die Bereitstellung von Wasserdienstleistungen zu verbessern.

Der “Senior Consultant” von ChatGPT antwortete, dass ChatGPT4 das Potenzial habe, die Art und Weise, wie wir Wasserdienstleistungen bereitstellen, zu revolutionieren. Die Engine lieferte Beispiele, darunter die Möglichkeit, Plug-ins zu entwickeln, die es ChatGPT4 ermöglichen, Daten von Wasserqualitätssensoren oder Wettervorhersagen zu analysieren und Echtzeit-Einblicke in den Zustand von Wassersystemen und potenzielle Risiken zu erhalten.

Mit Blick auf diese Antwort sagte Saša, er glaube, dass KI die Möglichkeit biete, Daten auf eine andere Art und Weise zu betrachten. Während wir traditionell die statistische Analyse von Daten und deterministische Modellierung hatten, sagte Saša, dass große Sprachmodelle, obwohl sie eine Blackbox sind, diese beiden Ansätze kombinieren, um neue Muster zu identifizieren, die durch die Verwendung mathematischer und statistischer Modelle übersehen werden.

ChatGPT und Fallstudien zur Wasserwirtschaft

Tom sprach dann die Notwendigkeit weiterer Anwendungsfälle an, in denen sich KI positiv auf die gesamte Branche auswirkt. Gigi sagte, dass sie bereits Google Colab verwendet und eine Umgebung eingeführt hat, um OpenAI einzubinden und eine Datendatei mit 637.000 Zeilen AMI-Daten einzugeben, die innerhalb von Sekunden verarbeitet wurde. Sie war in der Lage, bestimmte Haushaltsdaten einzusehen und schnell auf mehrere Arten von statistischen Informationen zuzugreifen.

Sie sagte auch, dass dies ein mächtiges Instrument im Hinblick auf den Prozess der Datendemokratisierung sei. Sie stellte sich ein Szenario vor, in dem Versorgungsunternehmen auf der ganzen Welt AMI-Daten und Metadaten eingeben, und sagte, dass dies zu einer großen Menge äußerst nützlicher Daten führen würde, die bei der Erstellung virtueller Sensoren helfen würden.

Christos sagte, dass die Einzigartigkeit der KI darin bestehe, dass große Sprachmodelle eine Schnittstelle zwischen der Unbestimmtheit, aber auch dem Reichtum der physischen Sprache seien. Er sagte, dass er voraussagt, dass wir bald Anwendungsfälle für die Übersetzung der Daten in reale Szenarien sehen werden, um im Wesentlichen die Lücke zwischen den Daten und dem menschlichen Verständnis zu schließen. Er sagte, dass wir zum Beispiel mehr interaktive Schulungsszenarien für Bediener sehen könnten.

Welche potenziellen Risiken sind mit einem KI-gestützten Wassermanagement verbunden?

Tom rundete die Diskussion ab, indem er das Podium nach den Nachteilen und Risiken eines KI-gestützten Wassermanagements fragte, die Versorgungsunternehmen und Unternehmen kennen sollten.

Saša sagte, dass wir uns davor hüten müssen, die ChatGPT-Ergebnisse blind als wahr zu akzeptieren. Er sagte zum Beispiel, dass es wichtig ist, sich der Annahmen und Anforderungen, die in die Engine eingegeben werden, bewusst und sicher zu sein und diese mit der von ihr erzeugten Ausgabe zu vergleichen.

Gigi schloss sich dieser Meinung an und sagte, dass die richtigen Leitplanken um große Sprachmodelle herum aufgestellt werden müssen. Sie sagte, dass die allgemeine KI auf dem Weg ist, “intelligenter” als der Mensch zu werden, und dass wir verstehen müssen, wie wir mit KI-Systemen koexistieren werden.

Christos sagte, dass wir auch die Fragen des Eigentums und des Vertrauens in Bezug auf gemeinsam genutzte Daten über große Sprachmodelle hinweg berücksichtigen müssen. Zweitens müssten sich Unternehmen auch darüber im Klaren sein, dass die Aufforderung an eine Maschine, sich wie ein Experte zu verhalten, das bereits vorhandene Know-how im eigenen Haus nur teilweise ersetzen könne. Er sagte, dass der Aufstieg der KI auch Auswirkungen darauf haben wird, wie Universitäten junge Ingenieure ausbilden werden.

Schließlich sagte Christos, dass das Problem der Fehlinformationen in unternehmenskritischen Sektoren wie der Wasserindustrie riesig sei und dass sie Ziele für Cyberangriffe seien. Er sagte, dass wir uns darüber im Klaren sein müssen, wie leistungsfähige KI-Engines auch für schändliche Angriffe eingesetzt werden können, und dass die Branche Sicherheit und Cybersicherheit als grundlegende Priorität betrachten muss.

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Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Wasserversorger Maßnahmen in Bezug auf KI und Wassermanagement ergreifen können, lesen Sie das Whitepaper des Beirats von Qatium: KI und Wassermanagement: Was Versorgungsunternehmen jetzt wissen müssen.

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